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ZooSCAN助力梯級(jí)水庫(kù)生態(tài)健康精準(zhǔn)評(píng)估
閱讀：118 發(fā)布時(shí)間：2026-4-23近日，南京大學(xué)、河海大學(xué)等單位組成的聯(lián)合科研團(tuán)隊(duì)，借助ZooSCAN成像技術(shù)，系統(tǒng)揭示了亞熱帶山區(qū)梯級(jí)水庫(kù)中浮游動(dòng)物群落對(duì)多重環(huán)境驅(qū)動(dòng)因子的響應(yīng)機(jī)制，為飲用水源水庫(kù)的生態(tài)管理提供了可量化的科學(xué)依據(jù)。
研究背景
飲用水源型梯級(jí)水庫(kù)在保障區(qū)域供水安全的同時(shí)，也面臨著復(fù)雜的人為擾動(dòng)。水文調(diào)控改變了自然流態(tài)，農(nóng)業(yè)與生活污染物輸入加劇了水體富營(yíng)養(yǎng)化，筑壩導(dǎo)致的生境破碎化進(jìn)一步削弱了河流的縱向連通性。這些因素共同改變了水體的物理化學(xué)特性，進(jìn)而影響水生生物群落的結(jié)構(gòu)與功能。
浮游動(dòng)物作為食物網(wǎng)中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其群落變化能夠靈敏反映水生態(tài)健康狀況。然而，傳統(tǒng)人工顯微鏡鑒定方法高度依賴分類學(xué)專家，單個(gè)樣品的處理往往需要數(shù)小時(shí)，難以滿足大尺度、多頻次監(jiān)測(cè)對(duì)數(shù)據(jù)通量與一致性的要求。此外，不同操作者的主觀判斷差異，也限制了跨研究、跨時(shí)段數(shù)據(jù)的可比性。
為此，研究團(tuán)隊(duì)引入ZooSCAN技術(shù)，結(jié)合人工智能生態(tài)網(wǎng)絡(luò)與混合建模方法，構(gòu)建多尺度生態(tài)交互分析框架，旨在實(shí)現(xiàn)浮游動(dòng)物群落的高通量、標(biāo)準(zhǔn)化監(jiān)測(cè)，并精準(zhǔn)量化環(huán)境因子與浮游動(dòng)物之間的復(fù)雜響應(yīng)關(guān)系。
研究過(guò)程
研究團(tuán)隊(duì)于2022至2024年在亞熱帶山區(qū)典型飲用水源水庫(kù)（浙江南部飛云江流域，圖1）設(shè)置了多個(gè)監(jiān)測(cè)斷面，覆蓋水庫(kù)區(qū)與河流區(qū)，系統(tǒng)采集多種水環(huán)境參數(shù)與浮游動(dòng)物樣品。
浮游動(dòng)物樣品經(jīng)甲醛固定后，采用ZooSCAN浮游動(dòng)物圖像掃描分析系統(tǒng)（圖2）處理。系統(tǒng)自動(dòng)提取浮游動(dòng)物個(gè)體輪廓、體長(zhǎng)、面積等形態(tài)參數(shù)，結(jié)合EcoTaxa浮游生物大數(shù)據(jù)共享平臺(tái)的機(jī)器學(xué)習(xí)分類模型，對(duì)輪蟲(chóng)、枝角類和橈足類等類群進(jìn)行快速、準(zhǔn)確的分類與計(jì)數(shù)。
同時(shí)，研究采用多種統(tǒng)計(jì)與機(jī)器學(xué)習(xí)方法，系統(tǒng)解析浮游動(dòng)物與水體環(huán)境因子的響應(yīng)關(guān)系。
圖1 研究區(qū)域概況
圖2 ZooSCAN浮游動(dòng)物圖像掃描分析系統(tǒng)
實(shí)驗(yàn)結(jié)果
1.浮游動(dòng)物組成與體型分布
研究共鑒定出46屬浮游動(dòng)物，其中輪蟲(chóng)20屬、橈足類15屬、枝角類11屬。體長(zhǎng)分布顯示：輪蟲(chóng)（<650μm）在夏季營(yíng)養(yǎng)鹽富集條件下快速繁殖；橈足類（200-2800μm）全年環(huán)境適應(yīng)性更強(qiáng)，遵循代謝尺度規(guī)律（總氮-浮游植物耦合決定系數(shù)R2=0.78，圖3）。
空間分布上，水庫(kù)區(qū)（緩流環(huán)境）有利于輪蟲(chóng)密度升高，河流區(qū)（強(qiáng)水動(dòng)力環(huán)境）有利于枝角類和橈足類的分布（圖4）。
圖3 浮游動(dòng)物體長(zhǎng)與密度的時(shí)空分布
圖4 不同河段與水庫(kù)區(qū)間浮游動(dòng)物密度的空間差異（ANOVA）
2.多維驅(qū)動(dòng)因素分析
水動(dòng)力梯度（0.12-0.68 m/s）、化學(xué)計(jì)量失衡（總氮/總磷=18.7±3.2）及低氧條件（溶解氧<4.2 mg/L）共同塑造了浮游動(dòng)物群落結(jié)構(gòu)。其中，低氧條件下橈足類豐度占比上升至37%-42%。
共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)分析（圖5）揭示：水庫(kù)區(qū)呈現(xiàn)長(zhǎng)路徑網(wǎng)絡(luò)（路徑長(zhǎng)度=4.7）；河流區(qū)為高聚類拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)（聚類系數(shù)=0.68）?；谥鞒煞址治?/span>-循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PCA-RNN）的混合模型（圖6），較傳統(tǒng)方法解釋力提升23.7%；其中藍(lán)藻指數(shù)（PCY）權(quán)重最高（0.378），流速>0.45 m/s時(shí)枝角類棲息地遷移達(dá)41%。
圖5 a .水庫(kù)區(qū)空間共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)（長(zhǎng)路徑網(wǎng)絡(luò)）；b.河流區(qū)空間共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)（高聚類拓?fù)洌?/span>
圖6 PCA與RNN識(shí)別的主響應(yīng)元素（PCY、流速等權(quán)重）
3.結(jié)構(gòu)方程模型路徑分析
結(jié)構(gòu)方程模型（圖7）進(jìn)一步量化了各環(huán)境因子的直接與間接影響：水溫與藍(lán)藻指數(shù)（PCY）顯著影響輪蟲(chóng)和枝角類（路徑系數(shù)分別>0.41、>0.56）；橈足類主要響應(yīng)水動(dòng)力條件（流速路徑系數(shù)0.81）。枝角類與輪蟲(chóng)間呈顯著負(fù)相關(guān)（R=0.52），反映營(yíng)養(yǎng)級(jí)間的捕食壓力。
圖7 結(jié)構(gòu)方程模型路徑圖，展示環(huán)境因子對(duì)輪蟲(chóng)、枝角類、橈足類的直接/間接影響及相關(guān)系數(shù)
研究結(jié)論
本研究依托ZooSCAN浮游動(dòng)物圖像掃描分析系統(tǒng)，闡明了亞熱帶山區(qū)梯級(jí)水庫(kù)浮游動(dòng)物體型介導(dǎo)的生態(tài)位分化特征：輪蟲(chóng)對(duì)富營(yíng)養(yǎng)化條件快速響應(yīng)，橈足類環(huán)境適應(yīng)性更強(qiáng)，在維持水生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與功能穩(wěn)定中發(fā)揮重要作用。受水文破碎化與水體富營(yíng)養(yǎng)化共同影響，浮游動(dòng)物多樣性呈下降趨勢(shì)。
基于ZooSCAN獲得的高精度群落與形態(tài)數(shù)據(jù)，研究提出“總氮/總磷<12:1、流速0.2-0.6 m/s、電導(dǎo)率年際變化<15%"三項(xiàng)生態(tài)管理閾值，可為飲用水源梯級(jí)水庫(kù)的生態(tài)健康評(píng)估、水環(huán)境調(diào)控與長(zhǎng)效精準(zhǔn)管理提供量化依據(jù)與技術(shù)支撐。
參考文獻(xiàn)
1.Yin J Y, Xia J H, Dou C B, et al. Hierarchical drivers and adaptive strategies of zooplankton to aquatic environment in anthropogenically modified cascade reservoir ecosystems. Journal of Oceanology and Limnology, 2026.